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La inteligencia artificial no es una única tecnología, sino un conjunto de procesos bien diferenciados. Y entender esto es clave para comprender hacia dónde se dirige el mercado.
A grandes rasgos, la IA se divide en dos fases: entrenamiento e inferencia. Dos mundos distintos… y cada vez más separados también a nivel tecnológico. Entrenamiento vs inferencia: no es lo mismo.
El entrenamiento de modelos de IA es la parte más exigente. Requiere enormes cantidades de datos y una potencia de cálculo descomunal durante días o incluso semanas. Aquí dominan claramente las GPUs de alto rendimiento, lideradas por empresas como NVIDIA.
Pero una vez que el modelo está entrenado, empieza la fase realmente visible para el usuario: la inferencia. Es decir, cuando haces una pregunta a una IA y obtienes una respuesta. Y aquí cambian las reglas del juego.
En la inferencia, lo más importante no es tanto la potencia bruta, sino la velocidad de respuesta (latencia) y la eficiencia energética. No necesitas recalcular todo el modelo, solo utilizarlo de forma optimizada. Esto ha abierto la puerta a una nueva generación de chips especializados.
Diferentes empresas como Groq apostaron pronto por este enfoque, desarrollando procesadores diseñados específicamente para ejecutar modelos de IA de forma rápida y eficiente.
NVIDIA mueve ficha… otra vez. El movimiento más llamativo ha sido la rápida reacción de NVIDIA. Tras adquirir Groq, no ha tardado apenas un par de meses en lanzar nuevas soluciones orientadas a la inferencia, como el chip conocido como “Groq 3”.
Este tipo de movimientos muestran una realidad evidente: nadie quiere quedarse fuera de esta nueva fase del mercado. NVIDIA domina el entrenamiento, pero sabe que la inferencia será donde esté el volumen real de uso… y de negocio.
Pero NVIDIA no está sola. Gigantes como Amazon y otros ( Google ) también están desarrollando sus propios chips para IA, especialmente pensados para sus servicios en la nube.
Esto está provocando un cambio importante: cada vez más empresas ofrecen acceso remoto a infraestructura de IA optimizada, sin necesidad de grandes inversiones propias. En lugar de comprar hardware, las compañías alquilan capacidad de inferencia bajo demanda.
Un mercado en plena transformación. Estamos entrando en una nueva etapa. Si el entrenamiento fue la primera gran carrera de la IA, la inferencia es la siguiente.
Y es, probablemente, la más importante. ¿Por qué? Porque es donde ocurre el uso real: asistentes virtuales, chatbots, motores de recomendación, traducción automática… todo pasa por la inferencia.
Además, el crecimiento es exponencial. Cada interacción con una IA genera una operación de inferencia, y eso son millones… o cientos de millones al día.
Los nuevos chips de inferencia buscan optimizar tres variables clave: respuestas más rápidas, menor consumo energético y costes más bajos por operación
Esto es esencial para que la IA sea viable a gran escala. Porque no se trata solo de que funcione, sino de que sea rentable.
El mercado de chips para IA está en ebullición. Nuevos actores, nuevas arquitecturas y nuevas estrategias aparecen constantemente. La sensación es clara: aquí no hay espacio para quedarse quieto. Como suele decirse, en este sector el que no corre, vuela.
Y en el caso de la inteligencia artificial, además, calcula en milisegundos.
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